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  • 數(shù)據(jù)倉庫事實(shí)表來源 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 7天玩轉(zhuǎn) 數(shù)據(jù)倉庫 (DWS) 7天玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)倉庫(DWS) 時(shí)間:2020-12-16 09:08:10 華為企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉庫連續(xù)兩年入選Forrester,并在國產(chǎn)品牌中排名第一。獲得業(yè)界權(quán)威機(jī)構(gòu)對(duì)華為云數(shù)據(jù)倉庫(Data Warehouse Service,簡(jiǎn)稱DWS)的一致肯定和高度評(píng)價(jià)。
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    為什么要使用華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB (DWS) ? 免費(fèi)體驗(yàn) 應(yīng)用場(chǎng)景:云上數(shù)據(jù)平臺(tái)快速搭建 概述 為什么要使用公有云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)GaussDB(DWS) ? 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) DWS輸出流(通過 OBS 轉(zhuǎn)儲(chǔ)方式):功能描述 DWS輸出流(通過OBS轉(zhuǎn)儲(chǔ)方式):功能描述 數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、 數(shù)據(jù)湖 、湖倉一體分別是什么?:數(shù)據(jù)智能方案
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  • 數(shù)據(jù)倉庫事實(shí)表來源 相關(guān)內(nèi)容
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB(DWS)? 什么是數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB(DWS)? 時(shí)間:2024-03-30 09:53:49 數(shù)據(jù)倉庫 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例
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    擴(kuò)展性 開放架構(gòu),按需水平擴(kuò)展,容量和性能線性增長; 級(jí)別在線擴(kuò)容技術(shù),保障擴(kuò)容期間業(yè)務(wù)不中斷、無感知; 易用性 一站式可視化集群管理,運(yùn)維便捷; SQL On OBS,實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通,且兼容標(biāo)準(zhǔn)SQL; 應(yīng)用開發(fā)和遷移工具列; 易管理 全面集群監(jiān)控與告警、自動(dòng)增量備份; 快速升級(jí),降低版本升級(jí)對(duì)業(yè)務(wù)的影響度;
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  • 數(shù)據(jù)倉庫事實(shí)表來源 更多內(nèi)容
  • 擴(kuò)展性,基于MPP的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)有時(shí)候也被劃分到大數(shù)據(jù)平臺(tái)類產(chǎn)品。 但是數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop平臺(tái)還是有很多顯著的不同。針對(duì)不同的使用場(chǎng)景其發(fā)揮的作用和給用戶帶來的體驗(yàn)也不盡相同。用戶可以根據(jù)下簡(jiǎn)單判斷什么場(chǎng)景更適合用什么樣的產(chǎn)品。 1數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)特性比較
    來自:百科
    華為云計(jì)算 云知識(shí) 云硬盤應(yīng)用場(chǎng)景:數(shù)據(jù)倉庫 云硬盤應(yīng)用場(chǎng)景:數(shù)據(jù)倉庫 時(shí)間:2021-03-23 19:41:16 云硬盤 數(shù)據(jù)倉庫是數(shù)據(jù)讀密集型的應(yīng)用場(chǎng)景,典型例子如oracle RAC、SAP HANA等。傳統(tǒng)企業(yè)核心數(shù)據(jù)庫上云往往會(huì)面臨性能、可靠性等各方面的問題。例如oracle
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    GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)庫支持通過HDFS外導(dǎo)出ORC格式數(shù)據(jù)至 MRS ,通過外設(shè)置的導(dǎo)出模式、導(dǎo)出數(shù)據(jù)格式等信息來指定導(dǎo)出的數(shù)據(jù)文件,利用多DN并行的方式,將數(shù)據(jù)從GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)庫導(dǎo)出到外部,存放在HDFS文件系統(tǒng)上,從而提高整體導(dǎo)出性能。 【查看更多詳情】 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)精選推薦 帶您了解更多 華為云產(chǎn)品 ,助力企業(yè)上云
    來自:專題
    [ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品,快速開啟云上之旅免費(fèi) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例
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    分析場(chǎng)景。 數(shù)據(jù)倉庫遷移 數(shù)據(jù)倉庫是企業(yè)的重要數(shù)據(jù)分析系統(tǒng),隨著業(yè)務(wù)量的增長,自建數(shù)倉性能逐漸不能滿足實(shí)際要求,同時(shí)擴(kuò)展性差、成本高,也使擴(kuò)容極為困難。DWS作為云上企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉庫,具備高性能、低成本、易擴(kuò)展等特性,滿足大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫業(yè)務(wù)訴求。 圖1數(shù)據(jù)倉庫遷移 優(yōu)勢(shì) 平滑遷移
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    TeraData數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 TeraData數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 時(shí)間:2021-03-03 11:43:26 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)庫 Teradata數(shù)據(jù)倉庫擁有全球領(lǐng)先的技術(shù),其主要軟件和硬件產(chǎn)品包括:Teradata數(shù)據(jù)庫、Teradata數(shù)據(jù)倉庫軟件、企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、動(dòng)態(tài)企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)倉庫專用平臺(tái)。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì) 數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì) 時(shí)間:2021-03-03 14:09:48 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫,并針對(duì)決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)實(shí)時(shí)、簡(jiǎn)單、安全可信的企業(yè)級(jí)融合數(shù)據(jù)倉庫,可借助DWS Expr
    來自:百科
    華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 時(shí)間:2021-06-17 12:36:40 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)在數(shù)據(jù)倉庫遷移的應(yīng)用如下圖所示。遷移過程有如下的特點(diǎn): 1. 平滑遷移 GaussDB
    來自:百科
    數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在不同庫,不易進(jìn)行統(tǒng)一管理和維護(hù)。 解決方案: 以數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)DWS為核心,構(gòu)建統(tǒng)一免運(yùn)維、高可靠的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析平臺(tái); 利用DWS匯聚各類數(shù)據(jù)(業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)、招投標(biāo)數(shù)據(jù)等),實(shí)現(xiàn)一站式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、加工、分析,支撐業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)查詢、BI報(bào)、精準(zhǔn)推薦等場(chǎng)景。 客戶價(jià)值: 數(shù)據(jù)統(tǒng)一分析
    來自:百科
    數(shù)據(jù)庫 雪花型模型是直接面對(duì)報(bào)類型應(yīng)用常用的模型結(jié)構(gòu),因?yàn)?span style='color:#C7000B'>事實(shí)的維度展開以后和雪花結(jié)構(gòu)一樣而得名,是在OLAP應(yīng)用中,尤其是報(bào)系統(tǒng)中會(huì)經(jīng)常遇到雪花模型的情況。如下圖即一個(gè)雪花模型。 圖中,保存度量值的詳細(xì)值或事實(shí)稱為“事實(shí)”,如銷售單日?qǐng)?bào); 維度就是觀察該事物的角度(維
    來自:百科
    Pro涵蓋了整個(gè)系統(tǒng)的開發(fā)周期,包括事務(wù)進(jìn)程、分析、動(dòng)態(tài)模型、組件和布局等非功能操作。 5. 高精度圖:這款軟件還增加了大量的新元素,如新元素瀏覽器,可以快速查找和使用,并驅(qū)動(dòng)模型的其他方面。它還擁有精簡(jiǎn)的圖樣式,讓利益相關(guān)者都能輕松理解。 6. 強(qiáng)大的圖標(biāo)渲染引擎:SparxSystems Enterprise
    來自:專題
    分鐘級(jí),性能較HiveQL性能提升10倍。 節(jié)省2/3報(bào)開發(fā)人力,開發(fā)周期從每張1~2周減少至0.5小時(shí)。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證,盡在華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)基于華為 FusionInsight LibrA企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)核,提供即開即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型
    來自:百科
    在結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)里。數(shù)據(jù)之間相互關(guān)聯(lián),反映客觀事物間的本質(zhì)聯(lián)系。數(shù)據(jù)庫能有效地幫助一個(gè)組織或企業(yè)科學(xué)地管理各類信息資源。 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的主要區(qū)別: 1、數(shù)據(jù)庫是面向事務(wù)的設(shè)計(jì),數(shù)據(jù)倉庫是面向主題設(shè)計(jì)的。 2、數(shù)據(jù)庫一般存儲(chǔ)在線交易數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)倉庫存儲(chǔ)的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)
    來自:百科
    GaussDB(DWS)服務(wù)即開即用 相比以前動(dòng)輒長達(dá)數(shù)月的數(shù)據(jù)倉庫選型采購過程,在公有云上開通使用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)只需要數(shù)分鐘時(shí)間簡(jiǎn)化了企業(yè)用戶的購買過程,使用數(shù)據(jù)倉庫的方式,降低使用數(shù)據(jù)倉庫的代價(jià)和門檻,讓數(shù)據(jù)倉庫實(shí)實(shí)在在地走進(jìn)千萬家大中小企業(yè),讓數(shù)據(jù)為企業(yè)的發(fā)展和決策提供其應(yīng)有的價(jià)值。
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    登錄成功后,將彈出“最近登錄活動(dòng)”提示框,示Data Studio已經(jīng)連接到數(shù)據(jù)庫。用戶即可在Data Studio界面的“SQL終端”窗口中執(zhí)行SQL語句。 好啦!通過Data Studio連接數(shù)據(jù)倉庫的步驟就講到這里,如果想要了解更多有關(guān)數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)的內(nèi)容,戳這里!!! 華為云 面
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 時(shí)間:2021-03-08 15:02:51 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)(Data Warehouse Service,簡(jiǎn)稱DWS)是一種即開即用、
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    為靈活匹配高速發(fā)展的業(yè)務(wù)訴求,F(xiàn)usionInsight MRS也提供了豐富的組件: · 在多復(fù)雜關(guān)聯(lián)場(chǎng)景 大容量多復(fù)雜關(guān)聯(lián)分析組件Doris可以實(shí)現(xiàn)PB級(jí)數(shù)據(jù)亞秒響應(yīng)的。 · 在多維分析場(chǎng)景 ClickHouse支持亞秒級(jí)大寬實(shí)時(shí)OLAP,單支持1萬多列,萬億行數(shù)據(jù)。 · 在時(shí)序分析方面 專業(yè)的時(shí)序數(shù)據(jù)
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